7 Term Henderson Moving Average

Hodder Arnold, London. Ladiray D, Quenneville B 2001 Ajuste sazonal com o método X-11, vol. 158, de Leitura Notas na estatística Springer, Berlim MATH. Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ 1998 Métodos de previsão e aplicações, 3rd edn Wiley, New York. Spencer J 1904 Sobre a graduação das taxas de doença e mortalidade apresentadas pela experiência da Unidade de Manchester De Oddfellows durante o período 1893 1897 J Inst Actuaries 38 334 343.Sobre esta referência Trabalho Entry. Continue reading. To ver o resto deste conteúdo, por favor, siga o link de download PDF acima. Usamos cookies para melhorar a sua experiência com o nosso site Mais informações. Mais de 10 milhões de documentos científicos ao seu alcance. Nossos sites Content. Other Sites. Help Contacts. Springer International Publishing AG Parte da Springer Nature Política de Privacidade, Disclaimer, Termos Gerais Condições. Não registrado In Unaffiliated 78 109 24 111.Springer para Pesquisa Development. JavaScript está atualmente desativado este site funciona muito melhor se você habilitar JavaScript em seu browser. Selecting o comprimento da média Henderson em movimento. Na iteração B, Tabela B7, iteração C Tabela C7 e Iteração D Tabela D7 e Tabela D12 o componente de ciclo de tendência é extraído de uma estimativa da série ajustada sazonalmente usando as médias móveis de Henderson O comprimento do filtro de Henderson é escolhido automaticamente por X-12-ARIMA em um procedimento de dois passos. A escolha automática da ordem da média móvel baseia-se no valor de um indicador chamado proporção que mede o significado da componente irregular na série Quanto mais forte for a componente irregular, maior será a ordem da média móvel O procedimento utilizado Em cada iteração é muito semelhante as únicas diferenças são o número de opções disponíveis eo tratamento das observações nas duas extremidades da série O procedimento b Elow é aplicado para a série de tempo mensal. Escolha automática da parte de filtro de Henderson B. Primeiro, o ciclo de tendência é calculado usando uma média móvel de Henderson de 13 termos como. Em caso aditivo, a componente irregular é extraída subtraindo a tendência - Ciclo para a série ajustada sazonalmente Para a decomposição multiplicativa, uma componente irregular é extraída dividindo séries ajustadas sazonalmente por trend - cycle. Para calcular a razão uma primeira decomposição da série SA ajustada sazonalmente é computada Para ambos C tendência-ciclo e I irregular Componentes, calculam-se a média dos valores absolutos para as taxas de crescimento mensais modelo multiplicativo ou para o modelo de aditivo de crescimento mensal São denotadas e, receptivamente, onde e As observações no início e no final da série temporal que não podem ser suavizadas por simétricas As médias móveis de Henderson de 13 termos são ignoradas. Em seguida, o valor da razão é verificado e se a proporção for menor que 1, uma Henderson de 9 termos se movendo O ciclo de tendência é calculado aplicando um filtro de Henderson selecionado à série ajustada sazonalmente da Tabela B6. As observações no início e no final da série de tempo que Não podem ser computados por meio de filtros de Henderson simétricos são estimados por médias móveis assimétricas ad hoc. Escolha automática da parte de filtro de Henderson C e D. Primeiro, o ciclo de tendência é calculado usando uma média móvel de Henderson de 13 termos como. Para o caso aditivo, o componente irregular é extraído subtraindo o ciclo tendência da série ajustada sazonalmente. Para a decomposição multiplicativa, a componente irregular é extraída dividindo as séries ajustadas sazonalmente por trend-cycle. Para calcular a razão uma primeira decomposição da série SA sazonalmente Ajustado é calculado Para ambos os componentes do Ciclo-tendência C e I, a média dos valores absolutos para as taxas de crescimento mensais do modelo multiplicativo ou para As observações no início e no final da série de tempo que não podem ser alisadas por médias de movimento de Henderson de 13 termos simétricas são ignoradas. Em seguida, o valor da razão é verificado E se a razão for menor do que 1, uma média móvel de Henderson de 9 termos é selecionada. Se a relação é maior que 3 5, uma média móvel de Henderson de 23 termos é selecionada. De outra maneira, uma média móvel de Henderson de 13 termos é selecionada. O ciclo tendencial é calculado aplicando um filtro selecionado de Henderson às séries ajustadas sazonalmente da Tabela C6, Tabela D7 ou Tabela D12, de acordo. Em ambas as extremidades da série, onde um filtro central de Henderson não pode ser aplicado, os pesos das extremidades assimétricas para O termo 7 Henderson filtro são usados ​​Nota. Como a série na Tabela C1 foi ajustada para valores extremos, espera-se que o será menor do que o calculado na parte B. Escolha manual do filtro de Henderson. X-12-ARIMA Permite a cho Ose manualmente qualquer número ímpar Henderson média móvel para a estimativa final do ciclo de tendência O usuário também pode alterar o padrão Henderson filtro assimétrico aplicado para observações em ambas as extremidades da série de tempo. Time Series Analysis Seasonal Adjustment Methods. How fazer X11 métodos de estilo Work. What são alguns pacotes utilizados para realizar ajuste sazonal. Quais são as técnicas utilizadas pelo ABS para lidar com o ajuste sazonal. Como funciona SEASABS. Como as agências de outras estatísticas lidar com o ajuste sazonal. HOW DO X11 STYLE MÉTODOS WORK. Filter baseado Métodos de ajuste sazonal são freqüentemente conhecidos como métodos de estilo X11 Estes são baseados na razão para o procedimento de média móvel descrito em 1931 por Fredrick R Macaulay, do Bureau Nacional de Pesquisa Econômica nos EUA. O procedimento consiste nos seguintes passos. Tendência por uma média móvel 2 Remover a tendência deixando os componentes sazonais e irregulares 3 Estimar a componente sazonal usando médias móveis para smo Além disso, a estacionalidade geralmente não pode ser identificada até que a tendência seja conhecida, porém uma boa estimativa da tendência não pode ser feita até que a série tenha sido ajustada sazonalmente. Portanto, X11 usa uma abordagem iterativa para estimar os componentes de uma série temporal Como padrão , Ele assume um modelo multiplicativo. Para ilustrar os passos básicos envolvidos em X11, considere a decomposição de uma série de tempo mensal sob um modelo multiplicativo. Passo 1 Estimativa inicial da tendência. Uma média móvel de 13 termos 2x12 simétrica é aplicada a uma base mensal original Séries temporais, O t para produzir uma estimativa inicial da tendência T t A tendência é então removida da série original, para dar uma estimativa das componentes sazonais e irregulares. Valores de seis em cada extremidade da série são perdidos como resultado de O problema do ponto final - apenas filtros simétricos são usados. Etapa 2 Estimativa preliminar da componente sazonal. Uma estimativa preliminar da componente sazonal pode então ser encontrada aplicando uma ponderada 5 média móvel S 3x3 para a série S t I t para cada mês separadamente Embora este filtro seja o padrão dentro de X11, o ABS usa 7 médias móveis de termo S 3x5 em vez disso. Os componentes sazonais são ajustados para adicionar 12 aproximadamente ao longo de um período de 12 meses De modo que eles média para 1, a fim de garantir que a componente sazonal não muda o nível da série não afeta a tendência Os valores faltantes nas extremidades da componente sazonal são substituídos por repetir o valor do ano anterior. Etapa 3 Estimativa preliminar dos dados ajustados. Uma aproximação da série ajustada sazonalmente é encontrada dividindo a estimativa do sazonal do passo anterior na série original. Passo 4 Uma melhor estimativa da tendência. Um prazo de 9, 13 ou 23 A média móvel de Henderson é aplicada aos valores corrigidos de sazonalidade, dependendo da volatilidade da série, uma série mais volátil exige uma média móvel mais longa, para produzir uma estimativa melhorada da tendência. Ng série de tendência é dividido na série original para dar uma segunda estimativa das componentes sazonais e irregulares. Filtros assimétricos são usados ​​nas extremidades da série, portanto, não há valores faltantes como no passo 1. Passo 5 Estimativa final do sazonal O passo dois é repetido para obter uma estimativa final da componente sazonal. Passo 6 Estimativa final dos dados ajustados. Uma série final ajustada sazonalmente é encontrada dividindo a segunda estimativa do sazonal do passo anterior na série original. Passo 7 Estimativa final da tendência. A média móvel de Henderson de 9, 13 ou 23 termos é aplicada à estimativa final da série ajustada sazonalmente, que foi corrigida para valores extremos. Isto dá uma estimativa melhorada e final da tendência Em versões mais avançadas De X11 tal como X12ARIMA e SEASABS, qualquer comprimento estranho Henderson média móvel pode ser used. Step 8 Estimativa final da componente irregular. Os irregulares podem ser estimados, dividindo as tendências es Os dados ajustados sazonalmente. Obviamente, essas etapas dependerão de qual modelo multiplicativo, aditivo e pseudo-aditivo é escolhido dentro de X11. Há também pequenas diferenças nos passos em X11 entre várias versões. Uma etapa adicional na estimativa dos fatores sazonais é Para melhorar a robustez do processo de média, através da modificação dos valores de SI para os extremos Para mais informações sobre as principais etapas envolvidas, consulte a seção 7 2 do documento de informação Um curso introdutório sobre a análise de séries temporais - Entrega eletrônica. QUAIS SÃO ALGUNS PACOTES USADO PARA REALIZAR O AJUSTE SAZONAL. Os pacotes o mais geralmente usados ​​do ajuste sazonal são aqueles na família X11 X11 foi desenvolvido pelo escritório dos EU do census e começaram a operação nos Estados Unidos em 1965 Foi adotado logo por muitas agências estatísticas em torno do mundo, Incluindo o ABS Ele foi integrado em um número de pacotes de software disponíveis comercialmente como SAS e STATISTICA Usa filte Rs para ajustar dados sazonalmente e estimar os componentes de uma série de tempo. O método de X11 envolve aplicar médias móveis simétricas a uma série de tempo a fim estimar a tendência, os componentes sazonais e irregulares No entanto, no final da série, há dados insuficientes disponíveis Para usar pesos simétricos o problema de ponto final Por conseguinte, quer os pesos assimétricos são usados, ou as séries devem ser extrapoladas. O método X11ARIMA, desenvolvido pela Statistics Canada em 1980 e atualizado em 1988 para X11ARIMA88, usa Box Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA Modelos para estender uma série de tempo Essencialmente, o uso da modelagem ARIMA na série original ajuda a reduzir as revisões na série ajustada sazonalmente para que o efeito do problema de ponto final seja reduzido. X11ARIMA88 também difere do método X11 original no seu tratamento de Valores extremos Pode ser obtido entrando em contato com a estatística Canada. In o final de 1990 s, o US Census Bureau lançado X12ARIMA Ele usa regARIM A modelos de modelos de regressão com erros ARIMA para permitir ao usuário estender a série com as previsões e preadjust a série de outlier e calendário efeitos antes de ajuste sazonal ocorre X12ARIMA pode ser obtido a partir do Bureau é disponível gratuitamente e pode ser baixado de. Developed by Victor Gomez e Augustn Maravall, SEATS Extração de Sinal em ARIMA Time Series é um programa que estima e prevê a tendência, sazonal e irregular componentes de uma série de tempo utilizando técnicas de extração de sinal aplicado a ARIMA modelos TRAMO Regressão Séries de Tempo com ARIMA Ruído, Missing Observations e Outliers é um programa complementar para estimativa e previsão de modelos de regressão com erros ARIMA e valores faltantes. É usado para preadjust uma série, que será então ajustada sazonalmente por SEATS Para baixar livremente os dois programas da internet, entre em contato com o Bank of Spain. O Eurostat centra-se em dois métodos de ajustamento sazonal Tramo Seats e X12Arima Versões destes pro DEMETRA contém dois módulos principais de ajuste sazonal e estimativa de tendência com um procedimento automatizado, por exemplo, para usuários inexperientes ou para grandes conjuntos de séries temporais. Séries temporais e com um procedimento fácil de usar para análise detalhada de séries de tempo simples. Pode ser baixado de. QUAIS SÃO AS TÉCNICAS EMPREGADAS PELO ABS PARA LIDAR COM AJUSTE SAZÁRIO. A principal ferramenta usada no Escritório Australiano de Estatística é SEASABS SEASonal Análise, padrões de ABS SEASABS é um pacote de software de ajuste sazonal com um sistema de processamento de núcleo baseado em X11 e X12ARIMA SEASABS é um sistema baseado conhecimento que pode auxiliar analistas de série de tempo em fazer juízos apropriados e corretos na análise de uma série de tempo SEASABS é uma parte Do sistema ABS de ajuste sazonal Outros componentes incluem o ABSDB ABS armazém de informação e FAME Forecas Ting, Análise e Ambiente de Modelagem, usado para armazenar e manipular dados de série de tempo. SEASABS executa quatro funções principais. Data revisão. Saasonal reanálise de séries de tempo. Investigação de séries de tempo. Manutenção de séries de tempo knowledge. SEASABS permite tanto perito e cliente de uso O método X11, que foi significativamente melhorado pelo ABS Isso significa que um usuário não precisa de conhecimento detalhado do pacote X11 para adequadamente sazonalmente ajustar uma série de tempo Uma interface inteligente orienta os usuários através do processo de análise sazonal, fazendo escolhas adequadas de parâmetros e ajustes Métodos com pouca ou nenhuma orientação necessária sobre a parte de usuários. O processo de iteração básica envolvido no SEASABS is.1 Testar e corrigir quebras sazonais 2 Testar e remover picos grandes nos dados 3 Testar e corrigir quebras de tendência 4 Testar e corrigir Valores extremos para fins de ajuste sazonal 5 Estime qualquer efeito do dia de negociação presente 6 Insira ou altere as correções de feriado em movimento 7 C Heck mover médias tendência média móvel e, em seguida, sazonais médias móveis 8 Run X11 9 Finalizar o adjustment. SEASABS mantém registros da análise anterior de uma série para que ele possa comparar X11 diagnósticos ao longo do tempo e sabe que os parâmetros levaram ao ajuste aceitável no último Análise Ele identifica e corrige tendência e quebras sazonais, bem como valores extremos, insere fatores de dia de negociação, se necessário, e permite a mudança de férias correções. SEASABS está disponível gratuitamente para outras organizações governamentais Contato para mais detalhes. Quem outras agências estatísticas lidar com AJUSTE SAZONAL. Statistics New Zealand. uses X12-ARIMA, mas não usa as capacidades de ARIMA do pacote. Office de estatísticas nacionais, UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canadá. uses X11-ARIMA88.US Bureau of the Census. uses X12- ARIMA. uses SEATS TRAMO. Esta página foi publicada pela primeira vez em 14 de Novembro de 2005, actualizada pela última vez em 10 de Setembro de 2008.